3、农业数据时代:变革与未来展望

农业数据时代:变革与未来展望

1. 农业发展简史

自 18 世纪以来,发达国家的农业发展经历了四个重要时代,每个时代都有其独特的特征和进步。
| 时代 | 时间 | 特点 |
| — | — | — |
| 自给农业 | 18 世纪 | 农民生产仅够维持家庭生计的食物,并储备一些以度过寒冷的冬季。 |
| 盈利农业 | 19 世纪 | 从自给农业向盈利农业过渡,广泛使用谷仓来储存工具、作物和相关设备,出现了先驱农场。 |
| 动力农业 | 20 世纪初 | 以 1800 磅的马匹作为动力,农民使用动物进行耕地、种植和运输作物,动物劳动力的使用显著提高了作物生产力。 |
| 机器农业 | 20 世纪中后期 | 受工业革命的推动,农民依靠机器自动化完成许多以前由手工或动物完成的任务,机器的使用极大地提高了生产力和质量。 |

在这些阶段中,农业变得更具生产力,但不一定更具智能化。每个时代的进步都基于新的有形创新,如谷仓、工具、马匹或机器,这些进步是显而易见的,并且生产和生产力不断提高,尤其是在 20 世纪后期。

2. 数据时代的农业

当前的农业时代由数据应用驱动。与以往的时代不同,数据时代的农业并非基于有形的事物,理解如何使用地理空间信息等数据比理解马匹如何使农业劳动更轻松要复杂得多。数据时代的优势在于无形的知识、洞察力和决策能力,而数据则是这些无形因素的“肥料”。

2.1 数据对农业的影响

要理解数据对农业的影响,我们可以从作物生长的基本原理入手。植物通过光合作用,利用阳光、土壤中的养分和水生长成健康的植物。健康的植物还需要通过蒸腾作用来保持凉爽,就像人类在

MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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